인공 지능이란 무엇입니까?

인공 지능(AI)은 정보를 처리하고 일반적으로 인간이 수행하는 작업을 수행할 수 있는 단일 또는 컴퓨터 시스템의 집합입니다.

AI는 음성을 인식하거나 이미지의 시각적 패턴을 분석하는 것과 같은 단순한 형태의 지능을 가질 수 있습니다. 또는 과거의 실수와 문제 해결에서 배우는 것과 같이 더 복잡할 수 있습니다.

인공 지능이란 무엇입니까?

인공 지능이 무엇을 의미하는지 이해하려면 자연에서 관찰하는 것이 무엇인가에 지능이 있다고 확신하게 만드는 것에 대해 생각하십시오. 미로를 통해 올바른 길을 배우는 실험용 쥐처럼 단순한 것은 단순한 형태의 지능을 나타냅니다. 네 가지 유형의 AI). 그것은 인간의 지능과 유사한 기억과 학습을 포함합니다.

1950년에 Alan Turing은 "생각하는 기계"가 이성을 사용하여 퍼즐을 풀 수 있기 때문에 인식할 수 있는 것으로 설명했습니다. 1950년대에 John McCarthy는 컴퓨터가 "사람이 했을 때 지능을 포함한다고 하는 일"을 할 수 있다고 말했습니다.

이러한 아이디어는 기계나 컴퓨터를 "인공 지능"이 있는 것으로 식별하는 데 사용되는 세 가지 특성으로 요약됩니다. 그들은 할 수있다:

• 센서 또는 데이터와 같은 입력을 사용하여 정보를 분석합니다.
• 방대한 양의 데이터를 처리하여 패턴, 추세 또는 상관 관계를 식별합니다.
• 입력 및 데이터에서 파생된 학습을 기반으로 결정과 조치를 조정합니다.

그것이 바로 인간 지능이 인간이 일상 생활에서 배우고 적응하는 데 도움이 되는 방식입니다.

인공 지능을 구성하는 구성 요소

"지능형" 기계는 다양한 구성 요소로 구성됩니다. 이 모든 것이 함께 작동하여 기계가 실제 세계에서 입력을 받아 결정을 내리도록 도와줍니다.

AI 센서

인간이 현실 세계에서 데이터를 수집하는 방법을 생각하면 지능형 기계는 동일한 정보를 수집하는 센서가 필요합니다. 이러한 센서에는 다음이 포함될 수 있습니다.

• 카메라: 얼굴 인식, 장애물 회피 또는 물체가 뜨거울 때 감지하는 적외선 카메라와 같은 작업을 수행하는 시각적 신호.
• 마이크: 음성을 통해 인간과 상호작용하거나, 방에서 활동을 감지하거나, 음악에 응답합니다.
• 촉각 센서: 로봇이 그립이나 게임 콘솔의 강도를 조정하여 게임 컨트롤러를 얼마나 세게 움직이는지 반응하도록 합니다.
• 위치, 온도 또는 유량 센서: 파이프를 통해 흐르는 가스 또는 액체, 화학 물질 또는 금속의 온도, 액체의 화학 성분에 대한 정보를 제공합니다.

사실, 현대의 센서 기술을 통해 기계는 인간도 감지할 수 없는 세상의 것들을 감지할 수 있습니다.

AI 데이터 및 머신 러닝

AI의 필수 구성 요소는 기계 학습. 여러 소스에서 방대한 양의 정보를 수집하고 의미 있는 패턴과 상관 관계를 분석하는 기능입니다.

예를 들어, 차량 충돌 테스트 중에 컴퓨터는 압력과 온도를 분석할 수 있습니다. 컴퓨터는 데이터를 분석하고 가장 높은 안전 수준을 제공하기 위해 에어백을 배치할 위치를 차량 제조업체에 알릴 수 있습니다.

기계 학습은 문제 해결에도 도움이 됩니다. 컴퓨터는 수백 개의 센서에서 제조 데이터를 수집하여 제품 결함을 일으키는 이상 현상을 식별할 수 있습니다. 그런 다음 컴퓨터는 다른 센서 데이터의 상관 관계를 지정하여 기술자에게 프로세스의 어떤 구성 요소에 결함이 있는지 알릴 수 있습니다.

기계 학습은 인간이 할 수 있는 시간보다 훨씬 짧은 시간에 이를 수행할 수 있으므로 기업은 문제를 더 빨리 식별 및 수정하고 제품 품질을 개선하며 전체 생산량을 높일 수 있습니다.

딥러닝

기계 학습의 보다 발전된 형태는 "딥 러닝"으로 기계가 실패를 식별하고 작업을 수행하는 가장 효율적인 방법을 학습합니다.

예를 들어, 자율주행차 기계 학습을 사용하여 도로 표시를 보고 보행자를 찾고 신호등을 식별하여 자동차를 운전합니다. 그러나 딥 러닝, 자율 주행 자동차는 스티어링 조정이 자동차를 차선 중앙에 더 많이 유지하는 방법도 학습합니다. 시간이 지남에 따라 이 차는 더 나은 운전자가 되는 방법을 스스로 배울 수 있습니다.

인공 지능의 목적은 무엇입니까?

과학자들은 인간의 삶의 질을 향상시키기 위해 기계를 사용할 수 있도록 인공 지능을 개발하고 있습니다. 그것은 기계가 인간에게 부상을 입히거나 위험할 수 있는 반복적인 작업을 수행할 수 있도록 합니다. 인공 지능은 자동차와 비행기의 안전을 향상시킬 수 있습니다.

궁극적으로 그들의 목적은 컴퓨터만이 처리할 수 있는 방대한 양의 데이터에서 얻은 통찰력으로 인간을 보완하는 것입니다.

댄 프린스(Dan Prince) CEO 겸 설립자 일루미소프트, AI를 이해하는 출발점은 우리 자신의 지능을 이해하는 것이라고 합니다.

"인간은 학습하고, 문제를 해결하고, 패턴을 인식하고, 일반적으로 지능과 관련된 모든 속성인 자연 현상을 설명하고 예측할 수 있는 능력이 있습니다."라고 그는 말합니다. "아마도 가장 중요한 것은 우리가 우리의 이익을 위해 환경을 형성하고 변화시키는 방식으로 행동할 수 있다는 것입니다. 가장 일반적으로 이해되는 AI는 그러한 종류의 인간 지능을 시뮬레이션할 수 있는 시스템 또는 시스템 그룹을 나타냅니다. 지능 시스템은 추론, 문제 해결, 심지어 창의성까지 인간과 같은 능력을 보이는 시스템일 것입니다.

"많은 연구자의 궁극적인 목표는 인공 일반 지능(AGI)을 생성하는 것이며, 분석가들은 아직 달성하지 못했다고 인정합니다. 현재 기술로 볼 때 특정 AI는 인간 지능의 한 측면을 시뮬레이션하는 데 능숙할 수 있지만 다른 측면은 그렇지 않을 수 있습니다. 예를 들어 언어를 이해하는 데 능숙한 AI 시스템이 있고 미세 운동 제어에 능한 AI 시스템이 있습니다. 둘 다 할 수 있는 사람은 거의 없습니다."

철학자들은 종종 우리가 AI를 너무 멀리 가져갈 수 있는지 의문을 제기합니다. 인공지능이 인간의 지능을 넘어 로봇이 우월해지는 수준이라면? 그런 다음 기계가 감정을 이해할 수 있는지 여부에 대한 질문이 있습니다. 현재로서는 감정을 감지할 수 있는 센서가 없습니다.

그러나 AI가 탑재된 대부분의 기계는 집중 학습 영역만 가능합니다. 우리는 그것을 평범한 인간이 매일 내리는 수많은 결정에 적용할 수 없습니다. 그렇기 때문에 머지 않아 기계가 인간을 추월할 것이라는 생각은 이제 누구도 걱정할 필요가 없습니다.